40、虚拟协作的消息优先级方案及在线虚拟教室系统

虚拟协作的消息优先级方案及在线虚拟教室系统

1. 在线游戏架构相关研究

早期的在线游戏多采用客户端 - 服务器架构,即一名玩家向服务器发送更新消息,服务器再将其转发给其他所有玩家。近年来,虽然提出了点对点(P2P)方法来替代或补充客户端 - 服务器架构,但由于商业、安全和质量等方面的考虑,纯 P2P 架构并非在线游戏的实用解决方案。目前,人们正在提出利用对等资源的不同混合架构,但实际部署的障碍尚未完全克服。

大型多人在线游戏(MMOGs)面临着一致性、响应性、可靠性、安全性和持久性等基本问题。当玩家相互交互时,更新的信息必须发送给所有参与者,但由于网络限制和流量状况,部分更新可能会丢失或延迟。为克服这些限制并构建更可靠的系统,已经开展了大量研究。例如,Fritsch 等人表明《无尽的任务 2》在延迟高达 1250 毫秒时仍可运行;Dick 等人通过玩家调查分析了延迟对不同游戏中玩家表现的影响,指出像《暗黑破坏神 II》这样的角色扮演游戏在延迟约 80 毫秒时表现最佳,最大可容忍延迟为 120 毫秒。

此外,Hampel 等人提出的模型复用了能够利用对等网络灵活性和可扩展性的架构,通过一组相互监督的控制器对等体克服了 P2P 网络缺乏中央权威来规范访问和防止作弊的问题。不过,该模型存在端到端延迟无界的关键问题,这可能会影响同步。

2. 消息优先级方案

玩家之间基于虚拟距离的交互程度差异很大。通常,距离较近的玩家之间的交互频率更高,交互的重要性也随着虚拟距离的增加而降低。因此,对于消息生成量较大的大规模协作场景,可以制定消息优先级方案。在感兴趣的区域内,每个玩家都知道其他所有玩家的虚拟位置,这使得实时制定消息排序程序成为可能。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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